Detekcija objekata s pomorskih nadzornih kamera

Abstract

Automatska detekcija objekata u moru na slikama nadzornih ili panoramskih kamera otvara mogućnost automatskog praćenja prometa, detekcije neovlaštenoga kretanja, opasnosti ili onečišćenja. U ovom radu analiziraju se performanse modela temeljenih na arhitekturi YOLOv7 za zadatak detekcije plovila i plutača na takvim slikama. Modeli su naučeni na vlastitom skupu podataka različitih pomorskih scena izrađenom za tu svrhu, korištenjem prijenosa učenja s modela naučenih na općenitim slikama. Također, ispitane su dvije varijante rukovanja ulazom u mrežu, te je korištenje strategije rezanja ulazne slike značajno poboljšalo rezultate detekcije posebno malih objekata u odnosu na osnovni model.

Keywords

• računalni vid
• neuronske mreže
• mali objekti
• detekcija brodova